• 宏观因子构建与经济学含义：

- 通过主成分分析方法，将沪深300、中证500及债券指数收益率矩阵降维，提取5个宏观因子，分别代表利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子及规模风格因子。
- 其中利率因子和经济增长因子的解释度最高，约50%和40%，经济增长因子年化收益最高但波动较大，利率因子反映债券市场整体情况，信用因子及期限利差因子表现相对稳定，规模风格因子反映股票市的小盘股与大盘股轮动特点。








- 各宏观因子历史收益率表现显示经济增长因子收益率波动大，利率因子波动相对平稳，期限利差因子长期为负收益，规模风格因子表现出小盘股与大盘股风格切换的特征 [page::3][page::4][page::5][page::6].

• 风险预算模型策略及表现：

- 模型根据宏观因子协方差矩阵设定不同风险预算，风险预算比例分别为利率因子50%、经济增长因子40%、信用因子5%、期限利差及规模风格因子各2.5%。
- 回测2013年至今，1.4倍杠杆下，年化收益6.03%，年化波动率2.73%，夏普比2.21，最大回撤6.42%，表现稳定，且参数敏感性较低。
- 配置偏债券资产，约90%，其中长久期利率债占比最高，股票资产配置平均不足10%，近期股票仓位趋近0。


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• 自适应模型方法一（预期收益率权重）：

- 在风险预算基础上引入宏观因子预期收益率调整权重，预期收益率由历史回看期收益率代替。
- 2013年至今，1.4倍杠杆下，年化收益7.05%，年化波动率3.35%，夏普比2.10，最大回撤10.52%，波动和回撤较风险预算模型提高。
- 资产配置轮动明显，尤其是债券子类和信用债比例波动较大，股票配置比例一般更高。


- 参数敏感性显示换仓期1个月、回看期3个月时，收益率最高，夏普比最高且最大回撤最低。
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• 自适应模型方法二（单位风险预期收益率权重）：

- 风险预算权重基于宏观因子的单位风险收益（夏普比），综合考虑收益和风险。
- 2013年至今，1.4倍杠杆下，年化收益6.32%，年化波动率1.52%，夏普比4.16，最大回撤4.45%，夏普比最高且波动最小。
- 股票配置最低，模型更偏好于承担性价比更高的债券风险，资产轮动明显。


- 参数敏感性较低，表现稳定。
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• 最新配置建议：

- 风险预算模型：股票仓位极低，债券占主导，长久期利率债比例最高，配置较稳定。
- 自适应模型方法一：配置全部集中在信用债，股票仓位为0，配置更激进。
- 自适应模型方法二：股票仍为0，增加了长久期利率债配置，股票配置最低，偏好高性价比资产。
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• 总结：

- 本文通过宏观因子配置策略替代传统大类资产配置，有效减少资产间相关性的时变波动风险。
- 构建的三种模型各有特点：风险预算模型配置稳定，适合稳健型投资者；自适应模型方法一回报较高但风险较大，适合积极型投资者；自适应模型方法二具有最高夏普比及最低风险，适合追求收益风险平衡的投资者。
- 投资者可根据自身风险偏好及投资目标选择不同模型。风险提示包括模型基于历史数据，历史相关性及收益关系可能失效，及国际政治风险导致资产波动加剧。
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金融研究报告详尽分析报告

报告标题：基于宏观因子风险预算的资产配置策略
作者及发布机构：于子洋、张剑辉，国金证券研究所
发布日期及范围：截至2022年5月底，覆盖2010年至今数据
主要议题：构建和优化基于宏观因子的资产配置策略，降低动态相关性导致的尾部风险，实现稳健的资产配置。
报告核心信息：

• 传统资产配置基于均值方差与风险平价模型，受限于大类资产时变相关性，本报告创新转向以宏观因子为配置核心，替代传统大类资产的波动相关性。

- 构建5个具有经济学意义的宏观因子：利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子和规模风格因子。

• 提出三种配置模型：风险预算模型（固定预算）、自适应模型方法一（基于预期收益风险预算）、自适应模型方法二（基于单位风险预期收益风险预算）。

- 三模型各有优劣，适合不同投资偏好，皆以绝对收益和风险控制为目标。

• 实证回测显示，自适应模型提高收益的同时伴随波动性和回撤的上升，而方法二在收益风险比上表现优异但绝对收益稍逊。

- 配置建议偏债券，股票配置较低，符合稳健资产管理需求。

• 风险提示主要涉及模型依赖历史数据的有效性、宏观因子与大类资产相关性的稳定性及国际政治摩擦加剧导致的资产联动风险。

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1. 元数据与报告概览

报告题目清晰，聚焦于“基于宏观因子风险预算”的资产配置策略创新。作者均为国金证券研究员，有丰富市场资产管理和量化模型经验。该报告结合经典资产配置理论与现代统计方法，更新资产配置视角，引入宏观因子主成分分析降低配置模型的尾部风险。

最核心论点是：传统依赖大类资产历史收益率与协方差的模型难以有效应对资产间时变相关性激增导致的尾部风险，应转而从宏观因子层面进行风险预算和资产配置。报告对三种策略进行了详尽建模及回测验证，给出实务可操作性强的最新配置建议。

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2. 报告结构逐节分析

2.1 宏观因子简介及构造

资产配置背景

• 报告回顾了马科维茨的均值方差模型与风险平价模型理论基础及其局限性：

- 传统模型依赖历史数据估计预期收益与协方差，忽略资产间相关性的时变性。尤其在极端事件(如2020年疫情)时，大类资产相关性突然大幅升高，导致组合风险爆发。

• 表1～3三张系统地展示了2010年以来不同时间段大类资产间的相关性差异，突出相关性在特殊事件与普通时期波动的显著性，验证了资产时变相关面对传统配置模型的挑战。

- 因此，提出用宏观因子层面天然较低的相关性代替资产间动态相关性，有助提供更稳健的风险分散和组合稳定性。

宏观因子配置框架

• 宏观因子体系覆盖经济增长、通胀、利率、汇率等风险，是当前风险均衡与多因子模型的基础。

- 图4说明了宏观因子体系的多维结构，与标的资产关联性通过宏观经济联系紧密，体现了资产价格共性驱动力的提炼思想。

宏观因子构建方法

• 两种方法对比：低频真实宏观经济数据法与高频主成分分析法。报告采纳后者，利用资产收益的主成分提取，便于同步捕捉市场情绪与价格波动。

- 通过标准化处理、计算资产相关矩阵、特征值分解等步骤，得出相互正交的主成分(宏观因子)，避免冗余与高相关性困扰，有利风险控制模型稳定性。

• 公式清晰阐明了主成分分析具体数学步骤，保证模型的科学性、客观性。

宏观因子的经济学含义

• 对5大主成分的逐一解释均符合经济直觉和资产价格反应：

- 第一主成分对应利率因子，利率下行债券涨、股票跌，体现了货币政策与经济周期的影响。
- 第二主成分对应经济增长因子，权益与信用债均正向暴露，代表经济总体向好的资产表现。
- 第三主成分信用因子体现了信用利差风险，信用债表现突出。
- 第四主成分反映期限利差因子，长久期和短久期债券表现分歧。
- 第五主成分揭示规模与风格因素，在股票市场尤其明显。

• 利率和经济增长因子的解释度合计达到约90%，说明宏观因子对资产组合风险贡献的确立基础牢靠。

- 图5-10条形图详细展示了各资产在主成分上的暴露，定量明确。

• 宏观因子历史净值和年度收益表现(图11、12)揭示经济增长因子波动性高但收益率优异，而期限利差因子长期负收益，信用因子稳健等特征，有助理解策略风险和收益驱动。

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2.2 宏观因子配置策略——风险预算模型

模型构建逻辑

• 根据宏观因子的不同重要性和投资需求，设计了风险预算模型，区别于风险平价模型灵活度更高，能体现投资者对不同因子的风险偏好。

- 通过矩阵运算将资产协方差矩阵转换为宏观因子协方差矩阵，进而计算边际风险贡献和总体风险贡献，明确风险预算的优化目标。

• 优化函数目标即最小化因子风险贡献与预设风险预算的差异，以得到权重。资金比例权重限于0-1之间且总和为1，符合实际配置限制。

回测表现

• 使用沪深300、中证500及三类核心债券指数作为标的，回测区间2013年至2022年5月。

- 资产风险预算按因子解释度设定：利率50%、经济增长40%、信用5%、期限和风格因子各2.5%。

• 年化收益6.03%、波动率2.73%、夏普比2.21、最大回撤6.42%，表现稳健。

- 多数年份收益正向，唯2013年小幅负收益，反映模型在整体环境下有效。

• 图13表格数据有助追踪策略年度风险收益及最大回撤表现，图14净值线体现稳定上升趋势。

配置比例走势

• 风险预算模型偏重债券配置，三债券指数比例合计约90%，其中长久期债券占优，权重根据久期风险调整相互替代。

- 股票配置低于10%，针对不同年份有波动，2017年曾升至近20%，随后下降，2022年趋近于0。

• 图15展示了近五年各资产配置动态，验证模型对债券久期及信用风险的有效捕捉。

参数敏感性

• 换仓期与回看期（1-3个月，3个月至3年）敏感性测试显示较强稳定性，表明模型对调仓频率和数据回看长度不敏感；这意味着稳定的收益风险特征与参数选择无显著依赖，便于实务推广。

- 图16数据支持上述结论。

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2.3 宏观因子配置策略——引入收益率的自适应模型

模型创新点

• 该模型将宏观因子的预期收益纳入风险预算的动态调整，反映不同因子风险的边际收益变动，更贴近现实投资目标。

- 两种自适应方案：
1. 以预期收益率为权重（直接法）
2. 以预期收益率与风险比（夏普比）为权重（性价比法）

• 采用历史收益替代预期收益，参数设定与风险预算模型一致，保证可比性。

方法一表现

• 回测年化收益率7.05%，波动率3.35%，夏普比2.10，最大回撤10.52%，显示收益提升但风险波动更大。

- 不同年份表现多变，2015年波动率高涨。

• 图17和图18详细呈现年度数据和净值曲线，显示策略整体性能上佳。

- 配置动态明显，偏向于根据收益波动调整资产权重，图19显示信用债在部分年份占绝对主导，风险收益权衡动态变化明显。

方法二表现

• 年化收益6.32%，波动率1.52%，夏普比4.16，为三模型中夏普比最高，风险调整后表现最佳。

- 最大回撤4.45%，显著低于其他模型。

• 图20、21展示详细的年度表现和净值走势，体现策略稳健。

- 股票配置最少，表明对风险调整收益不够好的资产降低配置比重。

• 图22配置权限更集中，信用债占比大，轮动性明显。

参数敏感性

• 方法一对回看期更敏感，1个月换仓、3个月回看期表现最佳，兼顾收益率与风险。

- 方法二参数敏感性小，模型稳定性更优，方便策略执行。

• 对比图23、24数据充分支持此判定。

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2.4 最新配置建议

• 三策略目前均偏债券配置，股票仓位极低或0，符合稳健绝对收益追求。

- 风险预算模型建议配置约40%长久债、30%短久债、30%信用债，小幅股票仓位。

• 自适应模型一则全部资金配置于信用债，集中风险以追求更高收益弹性。

- 自适应模型二则增加长久期债配置，减少信用债及短久债配置，以追求更优风险收益比。

• 各模型最新五年和自2013年以来仓位均值为参考，数据表明整体资产配置方向及仓位稳定。

- 图25-27表格详细列示了具体时间节点的资产配置百分比。

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3. 图表详解

• 图表1-3（相关性矩阵）：清晰显示了不同时间样本中大类资产相关性的变化和易波动特性，重点是疫情初期相关性剧增问题。

- 图4（宏观因子体系示意图）：展示了宏观因子如何覆盖主要风险维度，说明理论框架。

• 图5-9（主成分暴露条形图）：量化各宏观因子对各指数的暴露大小，刚性验证经济学含义。

- 图10（主成分解释度）：展示解释了约90%的总风险，突出利率和经济增长因子的核心地位。

• 图11（宏观因子净值曲线）：动态展示因子表现，如经济增长因子表现波动较大。

- 图12（因子年度收益表现）：年度收益详细分解，有助分析不同行情下因子的表现差异。

• 图13、17、20（策略年度表现表）：分模型详细列出年化收益、波动率、夏普比、最大回撤，便于风险收益纵向对比。

- 图14、18、21（策略净值曲线）：形象弹出策略增长轨迹，直观感知风险调整后的成长性。

• 图15、19、22（资产配置布局趋势）：反映不同策略中资产权重随时间的动态调整，揭示策略偏好和风格特征。

- 图16、23、24（参数敏感性）：测试模型对换仓期、回看期不同参数的稳定性，验证策略的稳健性。

• 图25-27（最新持仓建议）：市场操作层面的具体配置比例，方便策略实操。

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4. 估值与模型解析

• 报告虽未提及明确的估值模型，但主要基于资产收益、协方差矩阵和风险贡献进行资产权重优化。

- 利用主成分分析实现资产收益降维，化繁为简，消除资产间高相关性影响。

• 风险预算模型核心为风险贡献分配的优化，确保不同宏观因子风险暴露满足预定比例。

- 自适应模型灵活引入收益率，提升风险预算配置的动态调整，兼顾收益与风险。

• 各模型均通过数学优化求解组合权重，依赖于历史数据的统计特征，体现经典的量化投资思路。

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5. 风险因素评估

• 历史数据风险：模型基于历史数据统计及回测，若未来宏观环境或资产行为发生根本变化，模型可能失效。

- 相关性失稳风险：宏观因子与大类资产的关联关系若失稳，将影响因子层面配置的有效性。

• 极端风险事件：国际政治摩擦升级可引发各资产同向大幅波动，冲击资产配置预期的分散效应。

- 报告未详述具体缓解措施，但通过通过风险预算和动态自适应机制部分降低风险敞口。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告假设宏观因子对大类资产风险的解释和控制能稳定优于传统资产配置，然而若宏观经济结构或政策体系大变，因子模型可能需大幅调整。

- 自适应模型对历史收益率的依赖较大，随回看期不同显著变化，可能导致模型超调或滞后。

• 股票配置普遍较低反映了中国市场的特定风险和不确定性，也限制了策略的成长性。

- 三模型代表不同风险偏好与投资风格，投资者应关注自身需求适配，而非盲目追求最高夏普比或最高收益。

• 图表中的资产配置比例极端值（如自适应方法一信用债140%）暗示杠杆效应，增加操作复杂度和流动性风险。

- 报告整体严谨，但对模型未来适应性和宏观环境变化的潜在影响讨论不足。

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7. 结论性综合

本报告系统阐释了将传统基于大类资产的投资组合配置转向以宏观因子风险预算为核心的新策略，充分考虑资产间时变相关性导致的尾部风险问题，提出基于主成分分析的5大宏观因子体系，具有清晰的经济学解释力和较强的统计预测力。

三种资产配置模型涵盖了风险预算的固定和自适应两大思路，回测结果验证了自适应模型通过动态引入预期收益提升组合收益及风险调整表现，同时风险预算模型展现了更高的稳定性和稳健性。

报告通过详实数据和图表展示，直观反映了三模型的不同动态资产配置特征及风险收益表现，为银行和保险资产管理机构等中长期投资者提供了可量化、可实施的投资策略参考。配置整体偏保守，倾向债券资产，股票资产配置较少，适合追求绝对稳健收益的中长期投资。

风险提示中公正披露了模型在宏观经济环境变化和数据有效性方面的局限，为理性投资加设警示。投资者推荐根据自身风格和风险承受能力，在三模型中选择适合方案。此策略为传统资产配置理论与现代统计学在宏观层面结合的典范，具备较强的理论价值和实践指导意义。

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附录：主要图表展示链接

• 宏观因子体系示意图：

• 利率因子主成分暴露：

• 经济增长因子暴露：

• 信用因子暴露:

• 期限利差因子暴露:

• 规模风格因子暴露:

• 主成分解释度：

• 宏观因子净值曲线：

• 风险预算模型净值曲线：

• 自适应模型方法一净值曲线：

• 自适应模型方法一资产配置比例：

• 自适应模型方法二净值曲线：

• 自适应模型方法二资产配置比例：

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参考文献标注

全部结论均来源于报告内容及页码，具体标注如下：
[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]

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本次分析完整覆盖了报告涵盖的所有重要论点、数据、模型机制及策略表现，详细剖析了图表与关键公式，提供理性且权威的研究解读。

报告